一、简介         本文章的起源是本人在做一个项目,用摄像头识别笔,根据笔的运动,绘制出其轨迹。主要应用到的方法,有运动物体识别、运动物体检测,以及绘制运动物体的运动轨迹。1、 运动物体的识别方法很多,主要就是要提取相关物体的特征,主要分为:     &
轮廓区域定位的应用范围:二维码识别答题卡识别自定义辅助OCR识别我在网上随便找的一个二维码生成器生成的二维码: 目标:通过轮廓的方法 定位 出二维码的位置: 测试的其他图 定位原图与结果: 程序:读取图片调整适当大小Mat src = imread("pic\\test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat Frame = imread(
# Android OpenCV 图像跟踪的科普文章 图像跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于机器学习、增强现实和视频监控等领域。本文将为大家系统介绍如何在Android平台上使用OpenCV实现简单的图像跟踪,并包含相应的代码示例、类图和流程图。 ## 一、什么是图像跟踪图像跟踪是指从视频流或一系列图片中寻找并跟踪某个特定对象的过程。它的基本过程包括特征提取、特征匹配和对象位
原创 9月前
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本文包括:mac环境的配置一些学习和用法读取视频 & 保存视频 & 磨皮测试**mac环境的配置:**安装:python-opencv依赖numpy、matplotlib,因此这两个包也是需要安装的,直接pip安装命令即可:1.sudo pip3 install numpy 2.sudo pip3 install Matplotlib然后直接安装python-opencv:3.su
一、预期目标如下图,要识别图中的国旗,然后框选出来,并且返回国旗的中心位置,效果如下: 彩色图像大小: (400,264) 目标中心位置: (225, 218)二、准备工作 1、将下面的图像另存为在本地,命名为 findflag.jpg 2、新建Python文件 findflag.py,与图像保存在同一目录下。三、开始编写代码1、读取与显示图像#include <stdio.h> #i
转载 2023-10-16 01:23:43
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原理CamShift算法,全称是 Continuously AdaptiveMeanShift,顾名思义,它是对Mean Shift 算法的改进,能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小,可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法,需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征,对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算,并将上一帧的目标中心和搜索窗口
转载 2024-04-23 20:06:32
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一、实现效果如下(几乎没有泛化性,但是我看别的文章好像也是有这种问题)定位的效果  字符分割的效果二、 车牌定位的实现就是在这张车屁股的照片里定位到车牌并提取出来,涉及到的图像处理步骤如下先转为灰度图、进行一个高斯滤波(减小噪声的影响),开运算(原理是先腐蚀后膨胀,效果是能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而总的位置和形状不便),闭运算(与开运算相反,有助于关闭前景物体内部的小孔,
目标跟踪就是识别移动目标的过程,并且跨帧跟踪这些目标,为了跟踪视屏中的目标,首先要做的就是识别出可能包含目标的区域。目前有很多视频目标跟踪的方法:当跟踪所有移动目标时,帧之间的差异很重要当跟踪移动的手时,基于皮肤颜色的均值漂移方法最好当跟踪对象知道的时候,模板匹配更好1.基本的运动检测import cv2 import numpy as np camera = cv2.VideoCapture(
转载 2024-02-26 12:27:16
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KCF全称为KernelCorrelation Filter 核相关滤波算法。相关滤波算法算是判别式跟踪,主要是通过核相关滤波器使用给出的样本去训练一个判别分类器,判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。主要使用轮转矩阵对样本进行采集,使用快速傅里叶变化对算法进行加速计算。相关滤波器是根据之前的MOSSE算法改进的,可以说是后来CSK、STC、Color Attributes等tracker的鼻祖。
平移/倾斜伺服装置,帮助摄像机使用视觉自动跟踪颜色对象。简介现在我们将使用我们的设备帮助相机自动跟踪颜色对象,如下所示:OpenCV可免费用于学术和商业用途。它具有C ++,C,Python和Java接口,并支持Windows,Linux,Mac OS,iOS和Android。在我的一系列OpenCV教程中,我们将专注于Raspberry Pi(因此,Raspbian as OS)和Python。
raise Exception(("Contours tuple must have length 2 or 3, " "otherwise OpenCV changed their cv2.findContours return " "signature yet again. Refer to OpenCV’s documentation " “in that case”)) return cn
文章目录声明正文1.明确任务2.需要用到的函数3.完整代码4.另外感谢观看! 声明声明:本系列博客是我在学习OpenCV官方教程中文版(For Python)(段力辉 译)所做的笔记。所以,其中的绝大部分内容引自这本书,博客中的代码也是其配套所附带的代码或书中的代码,侵删。其中部分代码可能会因需要而改动。在本系列博客中,其中包含书中的引用,也包括我自己对知识的理解,思考和总结。本系列博客的目的主
前言定位二维码不仅仅是为了识别二维码;还可以通过二维码对图像进行水平纠正以及相邻区域定位定位二维码,不仅需要图像处理相关知识,还需要分析二维码的特性,本文先从二维码的特性讲起。 1 二维码特性二维码在设计之初就考虑到了识别问题,所以二维码有一些特征是非常明显的。二维码有三个“回“”字形图案,这一点非常明显。中间的一个点位于图案的左上角,如果图像偏转,也可以根据二维码来纠正。思考题:为什
转载 2024-04-25 12:30:35
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进行角点检测之前先要理解一下什么是图像特征以及图像特征为什么很重要。比如下图: 给出了大图中的ABCDEF六个小图:A和B是平面,很多地方都存在,很难找到这些图的准确位置。C和D相对容易找到一些,因为它们是大图中的边缘,可以找到近似位置,但是找到准确位置还是很不易,因为沿着边缘很多位置都一样。E和F和容易被找到,因为它们是图像的角点,角点地方的图,不论往哪个方向移动结果都会有很大不同,因此可以把角
查找轮廓轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了.函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindConto
查找表颜色缩减法:如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种)。用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响。其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果。这种情况下,一种常用的做法是,颜色空间缩减,将现有颜色空间值除以某个值,以获得较少的颜色数。 Inew=
作者 | 小白介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓,基于HSV颜色值。轮廓:突出显示对象的图像片段。例如,如果将二进制阈值应用于具有(180,255)的图像,则大于180的像素将以白色突出显示,而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前,请在系统中安装OpenCV。打开命令提示符并键入pip install opencv-python步骤1:从相机读取数据import cv
KCF: Kernelized correlation filterKCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标,然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本,目标的周围区域为负样本,当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。论文:High-Speed Tracking
转载 2024-04-29 22:03:59
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在本文中,我将详细讲解如何使用Java与OpenCV库实现图像定位与截取。随着计算机视觉技术的发展,图像处理在各行各业的应用越来越广泛。在我们的项目中,精确地定位并截取图像的一部分对于数据分析和自动化处理至关重要。接下来,我将从问题背景开始,带你深入了解这一过程。 ## 问题背景 当前,许多业务流程依赖于图像识别和处理。这项技术的成功与否直接影响到自动化程度、数据准确性以及用户体验。为了提高
原创 8月前
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Camshift原理 CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT",即:连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算,并将上一帧的结果(即搜索窗口的中心位置和窗口大小)作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值,如此迭代下去
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